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使用Google Cloud Platform进行资产跟踪

我们可能想存储两种设备类型的数据，但是温度数据可能有压力传感器没有的特殊布线需求。 也许我们需要检查来自温度传感器的每个读数的值，以确保其不超过某个特定阈值，如果是，则触发警报。...为此，我们选择Google的Firebase数据库，它是一个简单但功能强大的键值存储，而且存储速度很快。...此外，我们希望获得有关Gary的每台设备的数据的长期历史视图，以便我们可以随时查看他的每辆自行车在哪里的跟踪记录。为此，我们使用Google的Big Query，这是一个基于SQL的大数据平台。...借助Big Query，我们可以存储来自Gary的传感器的多年数据，并在几秒钟内进行查询。...他还与Leverege合作，开发了一种使用Google Cloud AutoML的机器学习算法，以根据客户的骑车行为模式来估算客户租自行车的时间。

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用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...复制无模式数据 使用MongoDB数据库是我们要注意的第一件事情就是一些集合有一个需要注意的模式：嵌套文档，而且其中一些文档也是数组。 通常，一个嵌套文档代表一个一对一关系，一个数组是一对多关系。...幸运的是Big Query同时支持重复的和嵌套的字段。 根据我们的研究，最常用的复制MongoDB数据的方法是在集合中使用一个时间戳字段。...我们只是把他们从原始集合中移除了，但永远不会在Big Query表中进行更新。...如果在一个记录中添加一个新的字段，管道应该足够智能，以便在插入记录时修改Big Query表。 由于想要尽可能的在Big Query中获取数据，我们用了另外一个方法。

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    《F1 Query：大规模数据的声明式查询》读后感

    导读: Google 的 F1 Query 论文详细阐述了 Google 对于企业数据处理领域三大类需求的解决办法。...设计初衷 F1 Query 之所以被设计出来是因为 Google 内部一些业务需求驱动。 首先数据一定是碎片化的。...Catalog Service 扮演的元数据中心的角色，各种异构数据的元信息都保存在这个服务里面，也就形成了一个全局的统一视图 -- 不管你数据是保存在什么介质里面。...比较值得一提的是，F1 Query 的SQL方言跟 Big Query 、Dremel 以及 Spanner SQL 是一样的，这样用户可以在这些系统之间很容易进行迁移 -- 统一是主旋律啊。...(否则数据就 Join 不上啊) 跟 HashJoin 类似, 聚合操作通常也需要对输入进行重新分布, 只不过聚合操作是根据要聚合的 Key 进行数据重分布。

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    使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

    如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。...在评估了几个备选解决方案之后，我们决定将数据迁移到云端，我们选择了 Google Big Query。...经过测试，我们确信 Big Query 是一个足够好的解决方案，能够满足客户的需求，让他们能够使用分析工具，可以在几秒钟内进行数据分析。...Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka 上，并保留一段时间，然后再将它们传输到目的地，不会给 MySQL 集群增加很大的负载。...我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。

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    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。...在评估了几个备选解决方案之后，我们决定将数据迁移到云端，我们选择了 Google Big Query。...经过测试，我们确信 Big Query 是一个足够好的解决方案，能够满足客户的需求，让他们能够使用分析工具，可以在几秒钟内进行数据分析。...Kafka 给了我们另一个优势——我们可以将所有的数据推到 Kafka 上，并保留一段时间，然后再将它们传输到目的地，不会给 MySQL 集群增加很大的负载。...我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。

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    salesforce零基础学习（九十七）Big Object

    所以设计表的时候，表潜在的数据量可能会达到多少也是一个很重要的思考。 salesforce有一个 Big Object的概念，针对特别庞大的数据，可以使用 Big Object进行存储。所以问题来了？...审计和追踪：salesforce提供了 field tracking的功能，每个表最多可以20个字段进行tracking，保留最多18个月，如果标准的满足不了审计和追踪的需要，可以考虑使用 big object...历史归档：需要保持对历史数据的访问，以便进行大数据分析等目的情况下，可以考虑使用Big Object。 一. Big Object创建 1....如果想要使用这种同步的SOQL，有以下的限制： 当构建 序列的query时， query的第一个字段和最后一个字段间不要有空隙； !...大对象支持自定义Salesforce Lightning和Visualforce组件，而不支持标准UI元素（主页，详细信息页面，列表视图等）。 每个组织最多可以创建100个大对象。

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    收缩表段(shrink space)

    实现原理         实质上构造一个新表(在内部表现为一系列的DML操作,即将副本插入新位置，删除原来位置的记录)         靠近末尾处(右端)数据块中的记录往开始处(左端)的空闲空间处移动(...实现前提条件         必须启用行记录转移(enable row movement)         仅仅适用于堆表,且位于自动段空间管理的表空间(堆表包括:标准表,分区表,物化视图容器,物化视图日志表...(因为禁用了触发器)         具有rowid物化视图的表(因为rowid发生了变化)         IOT映射表IOT溢出段         索引基于函数的表         未启用行记录转移的堆表...两个选项         cascade:缩小表及其索引，并移动高水位线，释放空间         compact:仅仅是缩小表和索引，并不移动高水位线，不释放空间         alter table...-- this query

    3.1K10

    ElasticSearch分页查询的3个坑

    /_count #6、根据pit统计数据总量还是 5 ，说明是根据时间点的视图进行统计。...，这点和 PIT 视图比较类似，如果遍历过程中插入新的数据，是查询不到的。...并且保留上下文需要足够的堆内存空间。 适用场景 全量或数据量很大时遍历结果数据，而非分页查询。 「官方文档强调：」 不再建议使用scroll API进行深度分页。...比如针对百度、google这种全文检索的查询，通过From+ size返回Top 10000 条数据完全能满足使用需求，末尾查询评分非常低的结果一般参考意义都不大。...search_after：仅需要向后翻页的场景及超过Top 10000 数据需要分页场景。 Scroll：需要遍历全量数据场景 。 max_result_window：调大治标不治本，不建议调过大。

    5.3K11

    【活动回顾】StarRocks Singapore Meetup #2 @Shopee

    由于旧的数据架构无法满足延迟一致性、高实时性和 SLA 保证等需求，Shopee 引入了 StarRocks，简化了架构并通过物化视图进行预计算，显著提升了性能。...通过 Managed table、External table 和虚拟视图定制缓存策略，Shopee 将查询计划时间减少了 50% 以上，并将查询结果不匹配率从 3.1% 降至 0.9%，同时有效降低了...通过引入 StarRocks 的 Query Cache、异步物化视图和多 FE 节点等特性，Grab 将图表报表从平均 11.8 秒提升至 0.456 秒，性能提升了 25 倍。...StarRocks 解决了 TIG 栈（Telegraf、InfluxDB、Grafana）在处理高基数数据和复杂元数据时的性能瓶颈，并通过物化视图和动态分区功能简化了数据聚合和管理，显著提升了近实时数据的可用性...通过存算分离模式和 Archmage 集成，Pinterest 实现了更高效的数据处理，同时降低了成本，支持了广告报表、实验分析和反垃圾平台（anti-spam）等关键业务场景。

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    使用管理门户SQL接口（一）

    过滤模式内容——在屏幕左侧显示当前名称空间的SQL模式或这些模式的过滤子集，以及每个模式的表、视图、过程和缓存查询。 可以选择单独的表、视图、过程或缓存查询来显示其目录详细信息。...向导—执行向导，以执行数据导入、导出或数据迁移。 执行向导以链接到表或视图，或链接到存储过程。...如果在Execute Query选项卡或SQL Statements选项卡中设置了筛选器、最大值、模式或其他选项，则此用户指定的值将保留以供将来使用。...选项是显示模式（默认值），ODBC模式和逻辑模式。具有插入或更新的选择模式下拉列表允许指定输入数据是否将从显示格式转换为逻辑存储格式。对于此数据转换，必须使用选择运行时的选择模式编译SQL代码。...过滤字符串不区分大小写。 在显式地更改过滤器字符串之前，它将一直有效。通过选择语句，可以在“Show History”中修改和执行SQL语句，该语句将显示在“execute Query”文本框中。

    11.8K10

    常见开源OLAP技术架构对比

    可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点： OLAP的优势是基于数据仓库面向主题、集成的、保留历史及不可变更的数据存储...因此，ROLAP 适用于对查询模式不固定、查询灵活性要求高的场景。如数据分析师常用的数据分析类产品，他们往往会对数据做各种预先不能确定的分析，所以需要更高的查询灵活性。...（物化视图指的是物化的查询中间结果，如预聚合数据）。...近2年，随着clickhouse的逐渐流行，对于一些总数据量不超过百PB级别的互联网数据仓库需求，已经有多家公司改为了clickhouse的方案。...5.6 Impala Impala 是 Cloudera 在受到 Google 的 Dremel 启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，是CDH 平台首选的 PB 级大数据实时查询分析引擎

    2.8K21

    如何将SAP归档数据合并到数据湖中

    存储在传统 SAP 归档解决方案中的数据无法帮助企业做出更好的商业决策SAP系统已经存在了几十年，与大多数本地（Hadoop)或基于云的（Google, Azure, AWS）数据湖不同。...在处理数据时，您可以在按需集群或按任务付费模式之间进行选择。数据湖可根据业务需求进行伸缩，并独立扩展存储和计算，从而实现更大的经济灵活性。谷歌表示，数据湖不仅仅是存储，它与数据仓库不同。...SAP历史数据集成到数据湖的典型架构现在有一个解决方案：数据湖支持一整套SAP数据，包括最近的常用数据和历史SAP数据。...Data Lake Service，Azure Databricks，Google Big Query，Snowflake等。...在日常运行期间，活动数据保留在数据库中，冷数据或旧数据被存档。归档数据仍然可以用于报告。

    1.3K20

    【Jetpack】Room + ViewModel + LiveData 综合使用 ( 核心要点说明 | 组合方式 | 代码示例 )

    , 每当数据库中的数据发生变化时 , 就需要开启线程 , 重新获取数据库中的数据 ; 为了优化上述问题 , 可以引入 LiveData 和 ViewModel , ViewModel 是 视图 View...和 更新视图 操作 ; 2、Google 官方建议的 Room + ViewModel + LiveData 架构 下图是 Google 官方 提出的 Room + ViewModel + LiveData...LiveData 设置的 androidx.lifecycle.Observer 监听器回调中 更新 View 视图 ; View 视图层 : Activity / Fragment 负责视图显示的...(): LiveData> { return this.dao.query() } 5、ViewModel + Room 结合使用 根据 Google...viewModel.repository.dao.queryList() Log.i("MainActivity", "主动查询2 : " + students2) } 7、Room 框架主动查询数据库数据需保留除

    1.7K20

    解密Prompt系列38.多Agent路由策略

    常见的多智能体框架有几类，有智能体相互沟通配合一起完成任务的例如ChatDev，CAMEL等协作模式, 还有就是一个智能体负责一类任务，通过选择最合适的智能体来完成任务的路由模式，当然还有一些多智能体共享记忆层的复杂交互模式...Kentucky that serve sushi"这个问题，"Alexa", "Google"可以回答这个问题。...论文在22年当时的四大Agent（Aleax,Google,houndify,Adasa）上评估，基于Response排序的方案最好，不过使用Query Sample分类的方案效果也不差。...也是使用同一个query，3种模式的回答结果的优劣作为标签来训练分类模型，当然也可以是listwise排序模型。...这差异可能来自预训练的数据分布差异，指令数据集的风格差异，或者rlhf的标注规则差异等等~正是因为难以区分，所以基座模型路由要是想使用query-pairing达到可以和response-pairing

    1.4K40

    Android 让你的 Room 搭上 RxJava 的顺风车 从重复的代码中解脱出来

    我们就不难想到，Google 之所以这样设计，是因为我们于是需要创建临时的 User 对象，但我们又不希望 @Entity 在我们调用构造方法时，就将其存入数据库。...，重新创建了这个表，所以删除后不记录日志，不可以恢复数据。...即通过该类的对象所持有的 UserDao 对象，进行数据库的增删改查操作。 到此为止，有关于 Room 对数据库的操作部分就讲完了，接下来我们进行视图层搭建的解析。...从字面上理解的话，它肯定是跟视图 View 以及数据 Model 相关的。...好了，至此所有准备工作都已经完成，让我们开始视图层 UserActivity 的调用 由于 UserActivity 的内容较多我就不贴完整的代码，我们逐步进行讲解 ---- 准备数据成员 首先我们准备了所需的给类数据成员

    1.5K20

    视图

    视图是一个虚拟表，其内容由查询定义。 视图的作用 对于视图所引用的基础表来说，视图的作用类似于筛选。定义视图的筛选可以来自：当前或者其他数据库的一个或多个表或者视图。...视图通常用来集中、简化和自定义每个用户对数据库的不同认识。视图可用作安全机制，方法是允许用户通过视图访问数据，而不授予用户直接访问视图基础表的权限。...视图可用于提供向后兼容接口来模拟曾经存在但其架构已更改的表。还可以在向SQL sever 复制数据和从其中复制数据时使用视图，以便提高性能并对数据进行分区。...索引视图尤其适于聚合许多行的查询，但它们不适于经常更新的基本数据集。 分区视图：分区视图在一台或多台服务器间水平连接一组成员表中的分区数据。这样，数据看上去如同来自同一个表。...SELECT SUM(UnitPrice*OrderQty*(1.00-UnitPriceDiscount)) AS Revenue, OrderDate, ProductID, COUNT_BIG

    1K10

    Britive: 即时跨多云访问

    有了适当的安全措施、防护栏和授权在位，您实际上不需要永远保留那种访问权限。......这就是我们所做的，我们称之为即时临时特权管理或访问管理。”...除了与 Azure、Oracle、Amazon Web Services（AWS） 和 Google 等云平台涉及的不同身份管理流程之外，Poghosyan 特别指出，开发人员需要访问各种工具。...他还补充说，其他团队，如需要访问 Snowflake 或 Google Big Query 等内容并且需求快速变化的数据分析师，也会发现它有价值。...其跨云可见性提供了对云基础设施、平台和数据工具的问题（如配置错误、高风险权限和异常活动）的单一视图。数据分析提供基于历史使用模式的风险评分和权益访问建议。...、Workday、Okta Identity Cloud、Salesforce、ServiceNow、Google Workspace 等等。

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